摘要
背景与目的探讨肌萎缩性侧索硬化症(ALS)患者脂质、脂代谢生物标志物多基因谱评分(PPS)、疾病严重程度标志物和生存之间的关系。
方法我们荟萃分析了目前有关肌萎缩性侧索硬化症患者血脂预后价值的文献。随后，我们评估了在荷兰诊断的所有连续患者的诊断、临床疾病阶段和生存之间的血脂水平的关系。我们确定了每种脂类的总生存风险比(HR)，定义为任何原因导致的死亡。一部分患者与之前的全基因组关联研究相匹配;数据用于计算PPS的脂代谢生物标志物，并确定诊断时观察到的脂质水平与生存之间的关系。
结果4项研究的meta分析显示，脂质代谢的生物标志物均与总生存期无统计学显著相关性;然而，研究结果之间存在相当大的异质性。使用个体患者数据(N = 1324)，我们发现高密度脂蛋白(HDL)胆固醇升高与较差的生存率相关(HR为1.33 (95% CI 1.14-1.55，p< 0.001))。BMI和HDL胆固醇之间的相关性(Pearsonr−0.26,95% CI−0.32至−0.20)为阴性，BMI和甘油三酯(TG)为阳性(Pearsonr0.18, 95% ci 0.12-0.24)。在较晚期的临床阶段，总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇的血清浓度较低p< 0.001)。脂代谢生物标志物的PPS解释了其诊断方差的1.2%-13.1%。PPS均与生存率无显著相关性(全部p> 0.50)。
讨论脂质可能包含有关疾病严重程度和预后的宝贵信息，但其主要价值可能是由疾病进展引起的。我们的研究结果强调，进一步了解脂质代谢和脂质剖面血清浓度的纵向数据可以改善患者的监测，并有可能进一步解开ALS发病机制。
术语表
- 肌萎缩性侧索硬化症=
- 肌萎缩性侧索硬化症;
- ALSFRS=
- ALS功能评定量表;
- 身体质量指数=
- 身体质量指数;
- 经济共同体=
- El护送标准;
- ENCALS=
- 欧洲ALS治疗网络;
- FTD=
- 额颞叶痴呆;
- 高密度脂蛋白=
- 高密度脂蛋白;
- 高密度脂蛋白胆固醇=
- 高密度脂蛋白胆固醇;
- 人力资源=
- 风险比;
- 低密度=
- 低密度脂蛋白胆固醇;
- PPS=
- 多基因谱评分;
- TC=
- 总胆固醇;
- TG=
- 甘油三酸酯
脂质是神经元膜的结构成分、信号分子和能量底物，是神经元正常运作所必需的。1尽管肌萎缩性侧索硬化症(ALS)的确切病理生理机制尚不清楚，2这种情况的起源很可能是一个多步骤的过程，3.随后是神经元内疾病传播，神经元代谢改变，最终神经元死亡。能量代谢失调是这一过程的结果，4这也会影响脂质代谢的生物标志物，如胆固醇，它的载体(即低密度脂蛋白和高密度脂蛋白胆固醇)和甘油三酯(TG)。尽管对临床前阶段的变化知之甚少，但最近的两项研究包括一项孟德尔随机研究，5一项超过50万人的前瞻性队列研究，6发病前代谢变化与渐冻症风险相关。
脂质代谢、预后和发病后疾病进展的生物标志物之间的关系已被证明更难描述。尽管高脂水平已被证明会增加代谢压力7，-，9可能会导致更严重的疾病，2一些研究表明，血脂水平异常实际上可能有利于患者的预后。10，-，14阐明临床表型和脂质代谢之间的相互作用可能揭示潜在的治疗干预措施，并更好地解决迄今为止饮食干预所获得的混合结果。15，16因此，在本研究中，我们旨在总结当前的文献，并在一项大型基于人群的研究中探索脂质、ALS生存率、脂质水平的多基因谱评分(PPS)和疾病进展标志物之间的关系，以解决文献中不同的数据。
方法
采用了两步方法。首先，我们进行了系统综述，总结和荟萃分析了目前关于肌萎缩性侧索硬化症患者脂代谢生物标志物预后价值的文献。其次，我们在一项基于人群的大型队列研究中评估了脂类的预后价值，探讨了它们与疾病严重程度的关系，并评估了PPSs与疾病发作后生存率之间的因果关系。在整个文本中，我们将“脂质代谢的生物标志物”定义为总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)和TG的总称。
系统综述
搜索和学习选择
系统检索PubMed、EMBASE、DARE、Cochrane Library 4个文献数据库;系统评价的研究方案在补充材料中提出(e附录1:系统评价方案，，links.lww.com/WNL/C516）.可应要求提供其他表格或信息，如数据收集表格。荟萃分析的主要目的是提供当前文献的解释性总结。所有数据库最后一次搜索是在2022年6月。搜索词包括MeSH词条:“肌萎缩性侧索硬化症”;“运动神经元病”;“胆固醇”;“胆固醇,低密度脂蛋白”;“胆固醇、高密度脂蛋白”;“甘油三酯”; “Lipid”; “Prognosis”; “Survival”; “Mortality”; “Kaplan-Meier estimate”; and “Proportional Hazard Models.” Studies were selected on the basis of the following inclusion criteria: (1) participants diagnosed with ALS according to the revised El Escorial criteria (EEC)17;(2)报告以下至少一项指标:出现症状后的TC、HDL-C、LDL-C或TG;(3)生存时间和危险比(HR)报告;(4)用英语或荷兰语书写。研究的适格性不是基于样本量。所有文章都由两位审稿人独立筛选标题和摘要(M.J.v.M.和A.H.)。讨论了纳入和排除的文章;如果没有达成一致意见，则咨询第三个审稿人(R.P.A.v.E)。
数据收集和元分析
对于每一项纳入的研究，我们提取了以下变量:作者、发表年份、国家、参与者数量和统计分析参数(即协变量、HR和95% CI)。我们使用预后研究质量工具来确定纳入文章的质量和偏倚风险。18荟萃分析包括至少一项非二分的脂质代谢生物标志物的HR。将标准化HRs (SE)除以研究标准差反转化为mmol/L;如果研究报告了以mg/dL为单位的脂代谢生物标志物，则通过将HR (SE)除以0.02586 (TC、LDL-C和HDL-C)或0.01129 (TG)，将数据转换为mmol/L。meta分析使用贝叶斯层次模型进行，该模型对日志HR使用非信息一致先验，对异质性参数使用弱信息先验(半正态，标准差为0.5)。作为敏感性分析，我们使用0.25或1.0的标准偏差改变异质性参数的先验。19采用漏斗图直观检查发表偏倚和研究异质性(图1，links.lww.com/WNL/C516）.我们使用I2统计并表示为百分比。荟萃分析提供了各研究中脂代谢生物标志物(以mmol/L为单位)的合并生存率。
以人群为基础的队列
对于本研究的第二部分，我们对荷兰ALS中心的国家登记处进行了前瞻性分析，选择了2012年1月1日至2017年12月31日在荷兰乌得勒支大学医学中心(UMCU)诊断的所有连续患者，以确保有足够的随访时间进行生存。所有患者均被诊断为可能的、可能的实验室支持的、可能的或确定的ALS。17UMCU是全国所有ALS患者的转诊中心。在诊断时收集所有临床特征。国王的临床分期系统20.是根据欧洲ALS治疗网络(ENCALS)提供的标准操作程序确定的。21患者中有30个以上的六核苷酸重复C9orf72基因被认为是C9orf72运营商。22我们将生存时间定义为从诊断日期到死亡日期或最后已知存活日期之间的时间。生存信息每季度更新一次，与市人口登记册进行交叉参照。所有患者于2020年7月9日进行了行政审查。诊断时收集的修订后的ALS功能评分量表(ALSFRS-R)进一步补充了数据。15对于一部分患者，可以获得ALSFRS-R的纵向数据，这些数据是在临床随访或以前参与临床研究期间获得的。
血液样本采集
从诊断当日或诊断后一个月内处于非禁食状态的患者中采集血液样本。23我们用Beckman Coulter AU5800临床化学分析仪系列测定TC、LDL胆固醇、HDL胆固醇和TG。根据UMCU中心诊断实验室确定正常范围:TC 3.5 - 6.5 mmol/L, LDL-C < 3.5 mmol/L，男性HDL-C > 0.90 mmol/L，女性HDL-C > 1.1 mmol/L, TG 0.0-2.0 mmol/L。
统计分析
我们使用RStudio(版本1.1.4,RStudio:集成开发R，波士顿，美国)进行统计分析。rstudio.com/）.确定并总结连续变量的平均值和SD;对于分类变量，我们确定了频率和比例。Cox比例风险模型用于评估死亡风险与诊断时脂质代谢生物标志物之间的关系。所有模型都对ENCALS生存模型中的8个临床预测因子进行了调整，并结合成一个线性预测因子，24即发病年龄，诊断延迟，球性发病，根据修订后的EEC确定为渐冻症，17诊断前进展率(ΔFRS);25预测用力肺活量的百分比(%)，额颞叶痴呆(FTD)的存在，和携带C9orf72重复扩张。每项分析均进行以下敏感性分析:(1)在生物标志物水平与性别(即生物标志物对男性患者和女性患者的影响是否不同?)和诊断年龄之间添加相互作用项，(2)添加二次项以探索死亡风险与生物标志物水平之间的潜在非线性关系，(3)对体重指数(BMI)和体重减轻进行额外调整，已知这些因素与血脂水平和生存率有关。26除了结果之外，任何变量缺失的数据都是通过创建多个估算数据集(n = 100)来解决的，使用预测平均和自举，丢弃前100个迭代(老化)。总而言之，9.2%的观测值是缺失的，因此是估算的。每诊断年，所有协变量均纳入分层归责模型;生存时间作为累积危险率(Nelson-Aalen估计器)。27使用Rubin规则对不同计算结果进行汇总。28
我们使用线性混合效应模型评估诊断时血脂水平与诊断后ALSFRS-R下降之间的关系，进一步探讨了疾病进展率的纵向趋势。模型包含了自诊断以来的时间(以月为单位)、血脂水平以及时间和血脂水平之间的相互作用的固定效应;随机部分包含每个患者的时间和截距的随机斜率。我们使用似然比检验来评估血脂水平与时间之间相互作用的意义(即ALSFRS-R的进展速度是否依赖于血脂水平?)此外，我们还评估了血脂水平、BMI和King临床分期之间的横断面相关性20.在诊断时使用线性回归模型。通过引入性别互动术语进行敏感性分析，以评估潜在的男女差异。所有TG水平的分析都是在自然对数尺度上进行的，因为它们的分布是右偏的。
PPS
作为一项探索性分析，我们估计了PPS作为脂代谢的生物标志物。29PPS估计了在患者水平上影响脂质代谢生物标志物的所有等位基因的加性遗传效应的总和。我们使用PPS来探索脂代谢、ALS和生存时间之间的潜在遗传联系，方法是评估(1)诊断时生物标志物水平的差异有多少可以用遗传谱评分来解释;(2)遗传谱评分本身是否与总生存时间相关。因为PPS不会随时间变化，30.遗传谱评分与生存率之间的统计学关联可能是遗传变异引起的异常血脂水平的证据，或具有治疗干预的潜力。30.此外，它们的时不变性使我们能够估计遗传谱评分和总生存时间之间的联系，总生存时间定义为症状发作和死亡之间的时间。
对于所有参与我们基于人群的登记和最新的全基因组关联研究(GWAS)的个体，5我们计算了PPS。PPS基于英国生物库中GWAS关于脂代谢生物标志物水平的汇总统计数据。31对于每个单核苷酸多态性，我们使用全基因组复杂性状贝叶斯分析工具包中的summary-BavesR模块(默认参数)计算每个生物标志物的权重。29以及来自英国生物库中5万名推断为欧洲血统的不相关个体的链接-不平衡矩阵。由于基因型数据来自ALS GWAS的几个不同队列，因此我们将每个GWAS队列的PPS扩大到均值为0，标准差为1。使用线性回归模型来计算生物标志物水平的方差有多少是由他们的PPS(表示为调整后的R2);采用自举法获得95%置信区间。总体生存时间(即从发病到死亡)的简单单变量Cox模型用于估计hr。
标准方案批准、注册和患者同意
乌得勒支大学医学中心医学伦理委员会和机构审查委员会(METC NedMec)批准了这项研究(研究注册号:METC 19-190)。在本研究之前，所有研究参与者都获得了书面同意。
数据可用性
所有协议、分析和匿名数据都将根据要求共享。我们对数据、分析和解释以及研究的进行负全部责任。
结果
系统回顾与元分析
在筛选的624篇引文中，9篇被纳入(图2，links.lww.com/WNL/C516)，其中5项研究发现生存时间与血清TC水平、LDL/HDL比值、HDL胆固醇或TG显著相关;它们的特点总结在表1。研究在多变量模型中纳入了不同的预测因子;没有对ALS患者的所有已知预后因素进行调整。244项研究报告了非二分HR，并被纳入荟萃分析，结果总样本量为1120例(图1）.个别研究的偏倚风险评估见图3。脂质代谢的生物标志物均未达到统计学意义(图1)，尽管95%可信区间包括临床相关的效应量。然而，研究结果之间存在相当大的异质性，反映为τ，表明可能存在方法学上的差异。改变先前的假设会导致类似的结果(未显示)。在图1中，我们提供了漏斗图来探索发表偏倚;应该指出的是，由于研究数量较少，其解释是有限的。
以人群为基础的队列
总共有1324名ALS患者被纳入我们的基于人群的登记。在进行行政审查时(2020年7月)，在2370人年的随访期间，发生了1185例死亡(占登记人口的89.5%)。自诊断以来的中位生存期为16.5个月(95% CI 15.7-17.5)。队列的基线特征列于表2;688例患者(52%)被纳入我们最新的GWAS研究，并被纳入PPS分析。总的来说，20.1%的患者在诊断当天TC升高，42.0%的LDL-C升高，4.9%的HDL-C降低，19.2%的TG升高。
调整年龄、发病部位、诊断延迟、诊断前进展率(∆FRS)、肺活量、是否有FTD后，C9orf72重复展开，El Escorial分类，24发现HDL-C升高1 mmol/L与ALS诊断后死亡风险升高和生存时间缩短相关，HR为1.33 (95% CI 1.14-1.55，p< 0.001,表3）.男性患者的这种影响大于女性患者:HR(男性患者)1.48 vs HR(女性患者)1.13，尽管在统计学上没有显著差异(相互作用术语)p= 0.094)。诊断时不同年龄的影响相似(hr -相互作用1.00;95% ci 0.98-1.02，p= 0.97)。引入非线性术语并没有导致模型的显著改进(p= 0.84)。体重减轻(HR为1.37,95% CI为1.17-1.61)或身体质量指数(HR为1.28,95% CI为1.09-1.50)的额外调整没有改变我们的结果。
1324例患者中有419例(31.6%)获得了2次或2次以上的ALSFRS-R纵向数据。诊断后的平均进展率为每月0.79点(95% CI 0.73-0.85)。随着HDL-C含量每增加mmol/L, ALSFRS-R的月进展率每月增加0.10点(95% CI−0.07至0.26，p= 0.21)，表明与生存观察到的方向效应相似，但不具有统计学意义。脂质代谢的其他生物标志物均与月进展率无显著相关性(全部p> 0.15)。
图2和图3分别以BMI类别和King诊断时的临床分期分层，给出脂代谢生物标志物的标准化分布。都是HDL-C (Pearsonr−0.26,95% CI−0.32至−0.20)和TG (Pearsonr0.18, 95% CI 0.12-0.24)与诊断时的BMI相关(两者均p< 0.001);这些关系在男性患者和女性患者中是相似的(都是相互作用的术语)p> 0.40)。同样，TC和LDL-C依赖于King的临床分期，并在更晚期的疾病阶段显示出下降趋势p< 0.001);同样，这些关联在男性患者和女性患者中是相似的(都是相互作用的术语)p >0.75)。当将ALSFRS-R分为4个相等的类别时，结果是相似的(结果未显示）.
箱形图总结了诊断时与身体质量指数(BMI)相关的脂类横截面浓度。体重秤是标准化的，以提供脂质之间的直接比较;解释很简单，其中量表反映了高于或低于平均血脂水平的标准偏差数表2。缩写:HDL =高密度脂蛋白;低密度脂蛋白。p数值基于似然比检验。
讨论
在这项研究中，我们已经在文献中显示了关于血脂谱的预后价值的广泛可变性。研究的异质性主要是由研究设计、统计模型、样本量和纳入的患者群体的差异引起的。在我们研究的第二部分，在前瞻性的、基于人群的登记中，只有HDL胆固醇对预测ALS患者诊断后的生存有额外的预后价值。脂质成分的变化主要与疾病严重程度有关。然而，我们没有发现基于脂质的多基因评分与总生存率之间的直接联系，这又表明脂质谱的变化可能主要是疾病的结果。我们的研究结果强调，获得更深入的脂质代谢和脂质剖面血清浓度的纵向数据可以改善对患者的监测，并有可能进一步解开ALS发病机制。
首先，我们对生存率和血脂之间关系的文献检索表明，这些研究的结果是混合的。10，-，14，32纳入的研究对脂质进行连续分析或作为二元因素(例如，高与低)分析。将血脂水平二元分类为正常或异常可能会导致虚假的关联，并且过于局限于描述与预后的逐渐关联。在荟萃分析中，综合各研究的结果，没有一种脂类与生存在统计学上有显著相关性，但单项研究的结果差异很大。这种差异可以解释为(1)纳入人群的疾病阶段和表型的差异，以及(2)研究方法的差异(如随访时间、统计方法和样本量)。
其次，我们对基于人群的登记的分析证实了大多数脂类的非预后价值;然而，HDL-C被发现可预测自诊断以来的总生存期。这一发现最近在日本和日本都得到了证实32和瑞典10患者，尽管后者不显著。由于随访数据有限，我们无法显示HDL-C与ALSFRS-R测定的疾病进展之间的关系。HDL-C的预后价值可能是与疾病进展相关的替代结果。呼吸功能不全或呼吸困难症状与血脂状况有关33而饮食变化会改变脂质浓度。3460%的渐冻症患者会出现体重减轻，26身体质量指数的变化对血脂有直接影响。35，36在我们的研究人群中也发现了这种影响;HDL-C和BMI之间有很强的相关性，HDL-C随着BMI的降低而增加。然而，调整BMI或其他疾病严重程度的标志物对HDL-C与生存之间的关系影响最小。尽管是推测性的，但人们也可以假设，预后相关性可能部分反映了ALS的先兆或前驱症状。例如，过量胆固醇的氧化衍生物的产生可能是由胆固醇代谢缺陷引起的，7这反过来可能会引起神经元损伤，导致肌肉功能丧失。7，37胆固醇代谢不足也可能导致胆固醇运输失调，从而导致大脑中毒。38
为了试图解开脂质和生存之间的潜在因果关系，我们估计了PPS作为脂质代谢的生物标志物，以探索脂质代谢和ALS生存时间的遗传联系。由于缴费灵不会随时间改变，30.PPS与生存之间的任何关联都可能表明，发病前脂质的变化会导致更严重的疾病，如总生存时间所示。29我们的研究结果强调了PPS在ALS患者中作为实际血脂水平替代品的预测价值和实用性，但也强调了PPS没有捕捉到实际血脂水平中超过80%的方差。考虑到PPS和生存时间之间没有很大的影响，以及其他研究的结果表明PPS更能预测实际血脂水平，39这些观察结果可能支持反向因果关系，即脂质水平的变化是疾病的结果，而不是相反。
这些观察结果的临床相关性取决于PPS的设置和预期用途。尽管我们队列的样本量很大，但我们主要能够检测到1.1或更高的hr。当比较-2SD(~ 2.5百分位)的患者和+2SD(~ 97.5百分位)的患者时，HR为1.1的患者危险度差异为46.4%。因此，较小的效应量仍然可以被认为是相关的，尽管检测到，例如，在90%的功率下，HR为1.05或更高将需要大约4500个生存事件。因此，可能需要更大的GWASs将总生存时间与PPS联系起来，以进一步研究潜在的因果关系或病因关系。30.此外，确定血脂水平的变化是否先于临床进展的变化，需要通过重复的血液样本进行纵向观察，以提供更明确的证据。40在这样的研究中，仔细收集其他影响脂质的参数是关键，这些参数在我们的研究中没有收集到，比如吸烟，41饮食或使用降胆固醇药物，42最好在禁食状态下评估血清浓度，以减少变异性。43，44最后，42.0%的患者血清LDL-C浓度升高;平均血清HDL-C水平与荷兰普通人群相当。43纳入渐冻症患者的研究报告了类似的血清浓度。10，45HDL-C值与一般人群中发现的值大致相同;然而，在荷兰大约50%-60%的同龄人群中LDL-C升高。46，47因此，与一般人群相比，ALS患者的LDL-C水平可能较低，46支持了我们在更晚期疾病中水平下降的发现。在地理和文化上更加多样化的人群中进行研究，可能会提高ALS患者血脂水平与总生存率之间确切联系的普遍性，但需要专门的病例对照研究来证实ALS患者与普通人群之间血脂水平的真正差异。此外，虽然我们的研究表明了与横断面临床分期的关系，但确定血脂水平的变化是否先于临床进展的变化需要通过重复的血液样本进行纵向观察，以提供更明确的证据。
总之，脂类可能包含有关疾病严重程度和预后的宝贵信息，因为血清浓度似乎依赖于疾病严重程度。我们的研究结果强调，进一步了解脂代谢和脂谱血清浓度的纵向数据可以改善对患者的监测。由于我们的结果与先前关于脂质特征对ALS疾病进展的因果关系的研究不一致，我们相信这一新信息可能有助于解开ALS发病机制的持续努力。
研究资金
荷兰渐冻症基金会。
信息披露
M.R. Janse van Mantgem没有披露任何信息;W. van Rheenen报告了由荷兰研究委员会(NWO) [VENI计划资助09150161810018]和Prinses Beatrix Spierfond(神经肌肉奖学金资助W. f19 -03)提供的资金，并与Biogen赞助了研究协议;A.V. Hackeng没有披露任何信息;M.A. van Es报告了来自荷兰卫生研究与发展组织(Veni & Vidi计划)、神经退行性变联合计划(JPND)、Thierry Latran基金会和荷兰渐冻人症基金会(Stichting ALS Nederland)的资助。他曾获得Shire(前身为Baxalta)的旅行津贴，并为Biogen提供咨询;J.H. Veldink赞助了与Biogen的研究协议;R.P.A. van Eijk报道没有披露任何信息;L.H. van den Berg报告了来自荷兰渐萎缩侧索硬化症基金会(Stichting ALS Nederland)和荷兰卫生研究与发展组织(vici模式，通过欧盟神经退行性疾病研究联合计划，JPND (SOPHIA, STRENGTH, ALS- care项目)资助)的资助，以及Shire, Biogen, Cytokinetics和treway的个人费用，在提交的工作之外。去半岛投注体育官网Neurology.org/N全面披露。
附录的作者
脚注
去半岛投注体育官网Neurology.org/N全面披露。作者认为相关的资金信息和披露(如果有的话)将在文章末尾提供。
文章处理费由作者出资。
提交并经外部同行评审。处理编辑是副主编安东尼·阿马托，医学博士，FAAN。
↵＊这些作者作为资深作者对这项工作做出了同样的贡献。
- 收到了2022年3月3日。
- 最终接受2022年10月20日。
- 版权所有©2022由Wolters Kluwer健康公司代表美国神经病学学会出版。半岛投注体育官网
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参考文献
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